时代汽车2023,Issue(3) :125-127.

基于LSTM的燃料电池发动机寿命预测

Life Prediction of Fuel Cell Engine Base on LSTM

郭克珩 张璞 郝磊
时代汽车2023,Issue(3) :125-127.

基于LSTM的燃料电池发动机寿命预测

Life Prediction of Fuel Cell Engine Base on LSTM

郭克珩 1张璞 2郝磊2
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作者信息

  • 1. 北京顺亿达运力科技集团有限公司 北京市 100192
  • 2. 北京博瑞华通科技有限公司 北京市 100192
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摘要

随着工业4.0和数据科学的发展,利用数据对氢燃料电池发动机剩余寿命进行预测,将有利于提前发现发动机性能退化问题,进而及时采取维护保养措施,对发动机安全运行以及延长发动机运行寿命至关重要.传统发动机寿命预测一般基于机理模式的经验判断或者数理统计,但在氢燃料电池发动机这个技术尚不稳定成熟的发展阶段,传统手段无法保证相对较低的误差.本文在不依赖于机理模式的情况下,利用传感器收集的数据,基于神经网络深度学习的模式,构建一种基于数据驱动的长短期记忆神经网络(LSTM)的剩余寿命预测模型,通过机器的训练与学习,分析预测氢燃料电池发动机的寿命衰减情况,为预测性维护提供数据支持.

关键词

氢燃料电池发动机/长短期记忆神经网络/寿命预测/预测性维护

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出版年

2023
时代汽车
时代汽车

时代汽车

影响因子:0.014
ISSN:1672-9668
参考文献量2
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